Activiteiten onderzoek: van meten vanuit het lab naar flexibiliteit en home-based oplossingen
Het doen van onderzoek naar fysieke activiteit, rust en zelfs slaap is iets wat al vele jaren gedaan wordt. Deze manier van onderzoek wordt ook wel actiegrafie genoemd. Dit betekent niets anders dan een non-invasieve manier van het monitoren van de menselijke activiteit/rust cycli. Het meten hiervan gebeurt door middel van een klein apparaatje dat ergens op het lichaam gedragen wordt waarbij de pols en heup het meest voorkomend zijn. Een voorbeeld hiervan is de Actigraph. Zo’n Actigraph wordt dan voor één of meerdere dagen gedragen om rust en activiteit over deze periode te meten.
Techniek
Er wordt gebruik gemaakt van een apparaatje om de pols of om de heup dat activiteit en rust kan meten, maar hoe werkt dat dan? In het apparaatje zit een accelerometer welke versnellingen kan waarnemen. Versnellingen en de mate waarin wordt versneld worden als het ware geteld en omgerekend naar een maat voor activiteit. Immers hoe meer versnellingen en hoe hoger de versnelling, hoe actiever iemand is.
Bij de vroegere modellen werd dit waargenomen in één richting, dus over één as. Vandaag de dag gebeurt dat in drie richtingen, dus over drie assen. Zo ook bij één van de meest gebruikte activiteitenmonitor in de wetenschappelijke literatuur, de wGT3X-BT van Actigraph. Naast de accelerometer kunnen er ook andere sensoren in het apparaatje zitten, zoals bijvoorbeeld een luxmeter om lichtintensiteit te meten. Of kunnen er externe sensoren aan gekoppeld worden waaronder een hartslagband of GPS-sensor.
Ten slotte worden in activiteitenmeters ook IMU-sensoren (zie ook: IMU: De toekomst voor de bewegingsanalyse?) toegevoegd om nog gedetailleerdere data te kunnen verzamelen zoals Actigraph bijvoorbeeld heeft gedaan in de GT9X-Link.
Data en variabelen
Alleen de ruwe data uit deze sensoren zegt nog niet zo veel over het patroon van activiteit en rust van een proefpersoon. Daarom worden met behulp van algoritmes variabelen berekend die wel iets zeggen over activiteit of rust. Hier zit ook gelijk de kracht van bijvoorbeeld de Actigraph, het maakt gebruik van algoritmes die allemaal gebaseerd zijn op wetenschappelijke studies en dus valide en betrouwbaar zijn.
Energieverbruik
Zo is één van de variabelen die vanuit een algoritme berekend wordt, het energieverbruik in kilocalorieën[1],[2]. Er zijn vele studies onder verschillende doelgroepen gedaan die één van beide algoritmes gebruikt hebben om energieverbruik in kaart te brengen. Bijvoorbeeld een Schots onderzoek om energieverbruik en fysieke activiteit bij kinderen in kaart te brengen[3]. Daarnaast een studie die een toenemend energieverbruik heeft geconstateerd bij patiënten tijdens hartrevalidatie[4]. Of juist in een hele andere setting waarbij de energieverbruik en –inname bij voetballers in een jeugdopleiding met elkaar werd vergeleken[5].
Activiteitenzones
Naast energieverbruik wordt ook veel onderzoek gedaan naar de tijd die proefpersonen doorbrengen in verschillende activiteitenzones. Ook hier bestaan vele algoritmes voor. Ieder algoritme definieert een verschillend aantal zones. Bij een algoritme met vijf zones zouden bijvoorbeeld de volgende zones voor kunnen komen:
- Sedentair gedrag
- Lichte activiteit
- Gemiddelde activiteit
- Intensieve activiteit
- Zeer intensieve activiteit
Daarbij kan het ook nog het geval zijn dat meerdere algoritmes dezelfde zones definiëren maar onderscheid maken tussen waardes die een individuele zone bepalen. Zo kunnen algoritmes specifiek gemaakt worden voor bepaalde doelgroepen. Kinderen laten bijvoorbeeld een heel ander activiteitenpatroon zien dan volwassenen[6],[7]. Er is niet alleen verschil in activiteit tussen leeftijden. Er worden ook algoritmes specifiek voor bepaalde ziektebeelden onderzocht. Zo is bijvoorbeeld onderzocht wat de waardes voor verschillende zones moet zijn om loopsnelheid te bepalen bij mensen met Parkinson[8].
Slaap
Los van activiteit overdag wordt ook slaap steeds vaker meegenomen in het totaalplaatje. Op basis van acceleraties kan namelijk bepaald worden op welk tijdstip iemand in en uit bed is gegaan. Maar ook hoe vaak iemand wakker is geweest ’s nachts. Een mooi voorbeeld van een onderzoek waarin slaap op deze manier is meegenomen, is gedaan bij kinderen. Hieruit is gebleken dat kortere slaapduur is geassocieerd met een verhoogd cardio-metabool risico[9].
Daarnaast had een onderzoek naar de variatie in slaapduur tussen de verschillende seizoenen wellicht als goede input kunnen dienen in de zomer-/wintertijd discussie[10].
Thuisstudies
Ten slotte nog een ontwikkeling die op het gebied van activiteitenmonitoring gaande is. Vooralsnog vond onderzoek vaak vanuit het lab, ziekenhuis of instituut plaats. Daar werden metingen gestart waarna proefpersonen de apparatuur voor één of meerdere dagen konden dragen. Om vervolgens weer terug te keren om data uit te kunnen lezen.
Dit verschuift zich steeds meer naar het meten vanuit huis of de natuurlijke omgeving van de proefpersoon. Hierbij hoeft er slechts één keer een meting gestart te worden, daarna kan de proefpersoon voor langere tijd zelf de data verzamelen en versturen naar het onderzoekscentrum. Actigraph heeft hiervoor een oplossing, genaamd CentrePoint, waarbij er een datahub bij de proefpersoon thuis komt te staan. Deze datahub staat in verbinding met internet. Een speciaal horloge, CentrePoint Insight Watch, zorgt ervoor dat data kan worden verzameld. Wanneer proefpersonen langs de hub lopen, wordt data daarbij automatisch geüpload. Onderzoekers kunnen vanuit hun werkplek de data benaderen, analyses uitvoeren maar ook berichten naar de proefpersonen sturen. Zo wordt het voor onderzoeker en proefpersoon steeds makkelijker om valide en betrouwbare activiteiten data te verzamelen.
Kortom…
Door het kiezen van verschillende algoritmes waren er al heel veel mogelijkheden om activiteit te meten bij verschillende doelgroepen. Met de komst van een thuisoplossing worden deze mogelijkheden alleen maar uitgebreid. Meten kan voor een langere periode zonder onderbrekingen voor zowel onderzoeker als patiënt. Maar ondertussen kan een onderzoeker wel toegang krijgen tot de reeds verzamelde data om te analyseren en verder te kunnen met het onderzoek. Kortom, een ideale ontwikkeling op het gebied van activiteitenmonitoring.